STUDI PERUBAHAN PENUTUP LAHAN TERHADAP PERUBAHAN DEBIT PUNCAK DI DAS WOSEA

Transkripsi

1 STUDI PERUBAHAN PENUTUP LAHAN TERHADAP PERUBAHAN DEBIT PUNCAK DI DAS WOSEA Bayu Raharja 1*, Muhammad Fauzi 2 dan Nur Fathurrahman A 3 1 Direktorat Jenderal Mineral dan Batubara, Kementerian ESDM, Jl. Dr. Supomo 10, Jakarta Selatan bayu.raharja@minerba.esdm.go.id 2 Pusat Litbang Sumber Daya Air, Kementerian PU-PERA, Jl. Ir. H Juanda 193, Bandung fauzie.em@gmail.com 3 Weda Bay Nickel, Wisma Pondok Indah 2, Jl. Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Nur-Fathurrahman.Arromdlony@eramet-wb.com *Corresponding author: bayu.raharja@minerba.esdm.go.id ABSTRAK Seiring dengan pertambahan jumlah penduduk di Kabupaten Halmahera Tengah mengakitbatkan tuntutan akan tersedia lahan untuk tempat tinggal dan bercocok tanam. Masyarakat mulai melakukan pembukaan lahan dan mengkonversi area hutan menjadi lahan untuk tempat tinggal dan bercocok tanam. Perubahan penutup vegetasi berpengaruh pada berubahnya koefisien limpasan yang menyebabkan bertambahnya debit puncak pada saat banjir. Begitu juga pada saat kemarau akan terjadi penurunan debit aliran rendah. Selain itu kegiatan pengambilan pasir dan batuan di sepanjang Sungai Wosea telah merubah bentuk dan morfologi sungai. Terbukti dampak negatif dari kegiatan diatas selama kurun waktu Sungai Wosea bertambah lebar pada beberapa bagian dengan luas sungai utama dari ha menjadi ha. Hasil analisa tutupan lahan juga menunjukkan luas lahan terbuka bertambah dari ha menjadi ha dalam kurun waktu 5 tahun ( ) dan luas area hutan berkurang selama kurun waktu tersebut dari ha menjadi ha. Dari segi hidrologi, perubahan tutupan lahan menyebabkan koefisien limpasan naik dari 0.26 menjadi 0.27 selama kurun waktu Secara umum debit rata-rata akan semakin kecil karena air hujan yang tersimpan dalam tanah berkurang. Sementara debit puncak (high flow) akan semakin besar pada saat intensitas hujan tinggi dan debit rendah (low flow) semakin kecil pada bulan kemarau. Hasil analisis statistik debit banjir menunjukkan adanya peningkatan debit, dimana untuk intensitas hujan kala ulang 5 tahun dan durasi 45 menit debit banjir bertambah dari m³/s menjadi m³/s selama kurun waktu sebagai akibat perubahan tutupan lahan. KATA KUNCI: Debit puncak, DAS Wosea, koefisien limpasan, penutup lahan PENDAHULUAN Peningkatan jumlah penduduk yang semakin pesat mengakibatkan tingginya pemanfaatan terhadap sumberdaya lahan. Aktivitas dan kepentingan manusia yang berbeda-beda merupakan hal mendasar terjadinya perubahan suatu penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi tanpa dilakukannya perencanaan dan pengendalian maka akan menimbulkan kerusakan lingkungan. Sebagai contoh adalah penggunaan lahan berhutan menjadi areal pertanian dan perkebunan yang masih belum mempertimbangkan konsep konservasi lahan. Hal ini mengakibatkan penggunaan lahan menjadi kurang optimal ditinjau dari sisi lingkungan yang akan memberikan konstribusi dalam memperparah bencana kerusakan lahan. Penggunaan lahan suatu kawasan mempengaruhi hidrologi kawasan tersebut, dan merubah penggunaan lahan berarti merubah tipe dan proporsi tutupan lahan yang selanjutnya mempengaruhi hidrologinya. Peningkatan volume limpasan permukaan secara cepat pada periode waktu yang pendek menyebabkan peningkatan debit puncak dan banjir yang parah di daerah hilir. Hal tersebut terjadi karena pada musim penghujan air hujan yang jatuh pada daerah tangkapan air (catchments area) tidak banyak yang dapat meresap ke dalam tanah melainkan lebih banyak melimpas sebagai debit air sungai. Jika debit sungai ini terlalu besar (meningkatnya debit maksimum) dan melebihi kapasitas tampung sungai, maka akan meyebabkan banjir. Sebaliknya, penurunan volum pada saat musim kemarau terjadi karena saat hujan terjadi hanya sedikit air hujan yang masuk dan tersimpan dalam tanah, sehingga menyebabkan debit minimum semakin kecil. Semakin bertambahnya jumlah penduduk di Kecamatan Weda Tengah, Kabupaten Halmahera Tengah menyebabkan kebutuhan akan lahan yang semakin meningkat. Konversi lahan dari hutan menjadi ladang dan area permukiman tidak dapat dihindari. Salah satu area yang banyak terjadi pembukaan dan pembakaran lahan adalah Daerah Aliran Sungai Wosea. Selain pembukaan lahan, masalah lain adalah 405

2 pengambilan pasir dan batu oleh masyarat untuk berbagai keperluan konstruksi. Hal ini sangat berdampak pada perubahan morfologi Sungai Wosea. Adapun tujuan dari tulisan ini adalah untuk: 1. Mengetahui perubahan penutupan lahan dan bentuk sungai utama di DAS Wosea tahun Mengevaluasi pengaruh perubahan penutup lahan dan nilai koefisien aliran terhadap debit limpasan di DAS Wosea tahun DAERAH KAJIAN Lokasi penelitian adalah DAS Wosea yang memiliki luas kurang lebih 1820 ha dengan panjang sungai utama kurang lebih 10 km. Sungai ini terletak di Kecamatan Weda Tengah, Kabupaten Halmahera Tengah, Provinsi Maluku Utara. Sungai ini bermuara langsung ke Teluk Weda. Terdapat dua desa disebelah barat DAS Wosea yaitu Desa Lelilef Woebulen dan Lelilef Sawai. Masyarakat di kedua desa memanfaatkan air dari Sungai Wosea untuk keperluan sehari-hari seperti mencuci, mandi, dan air minum. DATA DAN METODE Gambar 17. DAS Wosea Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Citra satelit Quickbird tahun perekaman 2007 dan 2010, data hujan maksimum harian, dan data debit. Metode Penutup Lahan Penggunaan lahan berhubungan dengan kegiatan manusia pada sebidang lahan, sedangkan penutup lahan adalah perwujudan fisik obyek-obyek yang menutupi lahan tanpa mempersoalkan kegiatan manusia terhadap obyek-obyek tersebut. Satuan-satuan penutup lahan kadang-kadang juga memiliki sifat penutup lahan alami (Lillesand/Kiefer, 1994). Klasifikasi tutupan lahan dan klasifikasi penggunaan lahan adalah upaya pengelompokkan berbagai jenis tutupan lahan atau penggunaan lahan kedalam suatu kesamaan sesuai 406

3 dengan sistem tertentu. Untuk wilayah Indonesia, klasifikasi tutupan yang umumnya digunakan adalah sebagai berikut: Tabel 2. Klasifikasi Penutup Lahan No Tutupan Lahan 1 Semak/belukar 2 Waduk/Sungai/Danau 3 Hutan 4 Kebun 5 Rawa 6 Permukiman 7 Sawah 8 Tegalan/Ladang Analisis Frekuensi Curah Hujan Rencana Perhitungan analisis frekuensi ini dilakukan untuk menghitung curah hujan rencana, yaitu hujan harian daerah maksimum yang mungkin terjadi yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan debit banjir (puncak). Pada pekerjaan ini analisis frekuensi dihitung dengan menggunakan metode normal, Pearson III, Log Normal, Log Pearson Type III dan metode Gumbell. Untuk menghitung curah hujan rencana menggunakan parameter pemilihan distribusi curah hujan. a. Pengukuran Dispersi Suatu kenyataan bahwa tidak semua nilai dari suatu variabel hidrologi terletak atau sama dengan nilai rata-ratanya, tetapi kemungkinan ada nilai yang lebih besar atau lebih kecil dari nilai rata-ratanya (Sosrodarsono, 1993). Besarnya dispersi dapat dilakukan pengukuran disperse baik untuk data asli maupun log data. 1. Dispersi data normal Cara pertama dilakukan untuk data asli, yakni melalui perhitungan parametrik statistik untuk (Xi X), (Xi X)2, (Xi X)3, (Xi X)4 terlebih dahulu, di mana : Xi = Besarnya curah hujan daerah (mm) X = Rata-rata curah hujan maksimum daerah (mm) Selanjutnya dilakukan pengukuran dispersi meliputi Standar Deviasi, Koefisien Skewness, Koefisien Kurtosis, dan Koefisien Variansi. Berikut adalah persaman perhitungannya. Standart Deviasi (S) Perhitungan deviasi standar menggunakan persamaan sebagai berikut: ( ) Dimana: S : Deviasi standart X : Nilai rata-rata variat Xi : Nilai variat ke i n : jumlah data Koefisien Skewness (Cs) Dimana: CS Xi X n S Perhitungan koefisien skewness menggunakan persamaan sebagai berikut: : koefesien Skewness : Nilai variat ke i : Nilai rata-rata variat : Jumlah data : Deviasi standar ( ) ( )( ) Koefisien Kurtosis (Ck) Perhitungan koefisien skewness menggunakan persamaan sebagai berikut: Dimana: CK : Koefesien Kurtosis Xi : Nilai variat ke i X : Nilai rata-rata variat n : Jumlah data ( ) 407

4 S : Deviasi standar Koefisien Variansi (Cv) Perhitungan koefisie variansi menggunakan persamaan sebagai berikut: Dimana: CV : Koefesien variasi X : Nilai rata-rata varian S : Standart deviasi 2. Dispersi data logaritma Pengukuran dispersi juga dilakukan untuk distribusi logaritmik dengan persaman sebagai berikut. sehingga persamaan menjadi ( ) + k ( ( )) Dimana : Y = nilai logaritma dari x, sehingga: = rata rata hitung nilai Y atau ( ) = Standar Deviasi (S) menjadi ( ) = ( ( ) ( )) ( ) ( ( ) ( )) Koefisien skewness (Cs) menjadi = ( )( ) ( )) ( ( ) ( )) Koefisien kurtosis (Ck) menjadi = ( ( )) Koefisien Variansi (Cv) menjadi Dimana: CV : Koofesien variasi X : Nilai rata-rata varian S : Standart deviasi (didapat nilai k dari tabel) b. Pemilihan jenis distribusi Dalam statistik dikenal beberapa jenis distribusi antara lain Normal, Gumbel, Log Normal, Log Pearson Type III. Untuk itu ditinjau jenis distribusi yang sesuai dengan distribusi data debit yang ada di daerah studi. Hal ini dapat dipakai dapat dicari dengan cara analisis dan cara grafis (plotting data). Untuk menentukan jenis distibusi mana yang sesuai dengan data hujan maksimum, maka dilakukan analisa kedekatan hasil perhitungan nilai koefisien skewness, koefisien kurtosis, dan koefisien variansi dengan syarat dari masing-masing distribusi. Berikut ini adalah tabel syarat dari masing-masing distribusi. c. Uji Kecocokan Distribusi 408 Tabel 3. Syarat Pemilihan Jenis Distribusi No Jenis Distribusi Syarat 1 Normal Cs = 0; Ck = 3 2 Log Normal Cs = 3Cv; Cv = Gumbel Cs ; Ck 5, Pearson 3 Cs 0; Cv = Log Pearson 3 Cs = 0; Cv = 0.3 Uji kecocokan dilakukan dengan dua metode, yaitu chi square method dan uji smirnov-kolmogorov. Perhitungan kedua uji distribusi secara lengkap dijelaskan lebih rinci dibawah ini. 1. Uji Sebaran Chi Kuadrat (Chi Square Test) Untuk menguji kecocokan suatu distribusi data curah hujan, digunakan metode Uji Chi Kuadrat (Chi Square Test) dengan persamaan sebagai berikut: K = log n = log 10 DK = K-(P+1) = 4-(1+1) Xh² = Σ ( ) Ei = ΓX = ( ) Xawal = Xmin - ½ΓX

5 Dimana : K : jumlah kelas DK : derajat kebebasan = K-(P+1) P : nilai untuk distribusi normal dan binominal P = 2 dan untuk distribusi poisson P = 1 N : jumlah data Xh² : harga chi square Oi : jumlah nilai pengamatan pada sub kelompok ke-1 Ei : jumlah nilai teoritis pada sub kelompok ke-1 Nilai Xh² dicari pada tabel nilai kritis untuk distribusi chi-square dengan menggunakan nilai DK = 2 dan derajat kepercayaan 5% lalu dibandingkan dengan nilai Xh² hasil perhitungan. Syarat yang harus dipenuhi yaitu Xh² hitungan <Xh² Tabel (Soewarno, 1995). 2. Uji Sebaran Smirnov Kolmogorov Uji kecocokan Smirnov Kolmogorov, sering juga uji kecocokan non parametrik (non parametric test), karena pengujian tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu. Dengan membandingkan kemungkinan (probability) untuk setiap variat, dari distribusi empiris dan teoritisnya, akan terdapat perbedaan (Γ) tertentu (Soewarno, 1995). Apabila harga Γ max yang terbaca pada kertas probabilitas kurang dari Γ kritis untuk suatu derajat nyata dan banyaknya variat tertentu, maka dapat disimpulkan bahwa penyimpangan yang terjadi disebabkan oleh kesalahan-kesalahan yang terjadi secara kebetulan (Soewarno, 1995). d. Intensitas Hujan Intensitas curah hujan adalah ketinggian curah hujan yang terjadi pada suatu kurun waktu di mana air tersebut terkonsentrasi (Joesron Loebis 1992). Intensitas curah hujan dinotasikan dengan huruf I dengan satuan mm/jam. Intensitas hujan yang tinggi pada umumnya berlangsung dengan durasi pendek dan meliputi daerah yang tidak sangat luas (Sudjarwadi 1987). Hujan yang meliputi daerah luas, jarang sekali dengan intensitas tinggi, tetapi dapat berlangsung dengan durasi cukup panjang. Sri Harto (1993) menyebutkan bahwa analisis IDF memerlukan analisis frekuensi dengan menggunakan seri data yang diperoleh dari rekaman data hujan. Seandainya data curah hujan yang ada adalah data curah hujan harian, maka untuk menghitung intensitas hujan dapat digunakan metode Mononobe seperti berikut ini (Joesron Loebis 1992). I = x[ ]²/³ Dimana: I : intensitas curah hujan (mm/jam); R24 : curah hujan maks. dalam 24 jam (mm); T : lamanya curah hujan (jam); dimana: T = 0,0915 x H 0,77 x S -0,385 x W = 72( ) 0.6 (km/jam) dengan: T : waktu konsentrasi ( jam ) W : waktu kecepatan perambatan (m/det atau Km/jam) L : jarak dari ujung daerah hulu sampai titik yang ditinjau (Km) A : luas DAS (Km 2 ) H : beda tinggi ujung hulu dengan titik tinggi yang ditinjau (Km) Sri Harto (1993) menyebutkan bahwa analisis IDF memerlukan analisis frekuensi dengan menggunakan seri data yang diperoleh dari rekaman data hujan. Dalam statistik dikenal empat macam distribusi frekuensi yang banyak digunakan dalam hidrologi, yaitu distribusi Normal, Log-Normal, Gumbel dan Log Pearson III. Masing-masing distribusi mempunyai sifat yang khas, sehingga data curah hujan harus diuji kecocokannya dengan sifat statistik masing-masing distribusi tersebut. Pemilihan jenis distribusi yang tidak benar dapat menimbulkan kesalahan perkiraan yang cukup besar, baik overestimated maupun under estimated. e. Analisis Laju Puncak Aliran (Q) Dalam kajian kali ini perhitungan debit puncak menggunakan Metode Rasional yang dihitung dengan mengunakan rumus: Qr = = C.I.A Dimana: Qr : debit puncak/banjir (m³/det) I : intensitas curah hujan selama konsentrasi (mm/jam) A : luas daerah aliran (km²) C : koefisien run off

6 Untuk nilai C (koefisien limpasan) pada kajian ini menggunakan nilai koefisien air larian, C yang ditetapkan oleh SNI : Tabel 4. Koefisien Limpasan Deskripsi lahan/ Karakter Permukaan Koefisien Limpasan (C) Deskripsi lahan/ Karakter Permukaan Koefisien Limpasan (C) Business Perkotaan 0,70 0,95 Tanah Lapang Berpasir, Datar 2% 0,05 0,10 Pinggiran 0,50 0,70 Berpasir, agak rata 2% Perumahan Rumah tunggal 0,30-0,50-7% Berpasir, miring 7% 0,10 0,15 0,15 0,20 Rumah susun, terpisah 0,40 0,60 Tanah Berat, datar 2% Tanah berat, agak rata 0,13 0,17 Rumah susun, bersambung 0,60-0,75 2% - 7% Tanah berat, miring 0,18 0,22 Pinggiran kota 0,25 0,40 7% 0,25 0,35 Industri Kurang Padat Industri 0,50 0,80 Halaman kereta api Taman tempat bermain 0,20 0,40 0,20 0,35 Padat Industri 0,60 0,90 Taman pekuburan 0,10 0,25 Perkerasan Beraspal 0,70 0,95 Daerah tak berkembang 0,10 0,30 Berbeton 0,80 0,95 Tanah pertanian 0 Batu bata 0,70-0,85 30% Trotoar 0,75 0,85 Tanah kosong Atap 0,75 0,95 Rata 0,30-0,60 Kasar 0,20 0,50 Secara umum diagram alir penelitian dapat dilihat dibawah ini. Deskripsi lahan/ Karakter Permukaan Koefisien Limpasan (C) Padang rumput Tanah berat 0,15 0,45 Berpasir 0,05 0,25 Tanah tidak produktif > 30% Rata, kedap air 0,70 0,90 Kasar 0,50 0,70 Ladang garapan Tanah berat tanpa vegetasi 0,30-0,60 Tanah berat dengan vegetasi 0,20 0,50 Berpasir tanpa vegetasi 0,20 0,25 Berpasir dengan vegetasi 0,10 0,25 Sumber : SNI Citra Quicbird 2007 dan 2010 Data Hujan Maximum Land Cover Map Pengukuran Dispersi Cek Lapangan Pemilihan jenis distribusi Land Cover Map 2007 & 2013 Bentuk Sungai Utama 2007 & 2010 Uji kecocokan distribusi Koefisien Limpasan 2007 & 2013 Debit Banjir 2007 dan 2013 Intensitas Hujan HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 18. Diagram alir penelitian Penutup lahan Analisa penutupan lahan dilakukan dengan interpretasi citra Quickbird tahun 2007 dan 2010 dengan data cek lapangan tahun Interpretasi untuk analisa perubahan bentuk sungai utama Woseadilakukan dari tahun sesuai dengan data citra satelit. Hasil interpretasi menunjukkan terjadi penambahan luas sungai utama DAS Wosea selama dari 11,77 ha menjadi 12,87 ha. Hasil peta penutupan lahan DAS Wosea serta perbandingan bentuk sungai Wosea dapat dilihat pada peta-peta berikut. 410

7 Gambar 19. Peta penutup Lahan DAS Wosea Gambar 20. Perubahan Bentuk Sungai Wosea Koefisien Limpasan Bedasarkan peta tutupan lahan diatas, selanjutnya kita hitung nilai koefisien limpasan (C) sebagai salah satu parameter dalam menghitung debit puncak dengan metode Rasional. Hasil perhitungan koefisien limpasan (C) untuk tahun 2007 dan 2013 dapat dilihat pada table berikut. 411

8 Jan-05 Apr-05 Jul-05 Oct-05 Jan-06 Apr-06 Jul-06 Oct-06 Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 Oct-08 Jan-09 Apr-09 Jul-09 Oct-09 Jan-10 Apr-10 Jul-10 Oct-10 Jan-11 Apr-11 Jul-11 Oct-11 Jan-12 Apr-12 Jul-12 Oct-12 Jan-13 Apr-13 Jul-13 Oct-13 Jan-14 Apr-14 debit (m³/s) hujan (mm) Simposium Nasional Sains Geoinformasi IV 2015: Tabel 5. Koefisien limpasan DAS Wosea 2007 Tabel 6. Koefisien limpasan DAS Wosea 2013 Land Cover Area (Ha) % Area C Bush/Shrub Forest Mosaic Trees and Shrub Open Area Trees Total Land Cover Area (Ha) % Area C Bush/Shrub Forest Mosaic Trees and Shrub Open Area Trees Total Pada table penutupan lahan diatas dapat dilihat bahwa lahan terbuka bertambah dari ha menjadi ha dalam kurun waktu 5 tahun. Sebaliknya luasan hutan berkurang selama kurun waktu tersebut dari 1574 ha menjadi 1547 ha. Analisa Hidrologi Time series hujan dan debit Dalam DAS Wosea terdapat 1 pos hujan Wosea RG dengan ketersedian data dari tahun 2001 hingga Untuk data debit, terdapat pengukuran debit yang kontinu di 2 lokasi di Sungai Wosea, yaitu Wosea Upstream (UP) dan Wosea Downstream (DS) mulai dari tahun 2005 hingga Berikut ini adalah grafik time series data hujan rata-rata bulanan dan debit rata-rata bulanan dari lokasi terdekat untuk DAS Wosea mulai dari Januari 2005 April Time series Discharge & Rainfall of Wosea Gambar 21. Time series debit dan hujan DAS Wosea Berdasarkan grafik pada Gambar 21 diatas dapat kita lihat curah hujan rerata bulanan relatif memiliki pola sama tiap tahun. Untuk debit bulanan memiliki pola yang hampir sama dengan data hujan pada periode Juli Oktober 2013, tetapi pada awal 2005 pertengahan 2007 memiliki pola yang tidak sama. Pemilihan Jenis Distribusi Dalam menentukan jenis distribusi yang cocok dengan hujan maksimum harian dilakukan beberapa analisis statistik, yaitu pengukuran disperse dan perhitungan least-square. Pengukuran dispersi ini dimaksudkan untuk memperoleh jenis distribusi yang sesuai dengan data. Besarnya dispersi dapat dilakukan pengukuran disperse baik untuk data asli maupun log data. Tabel 7. Perhitungan Dispersi 412 No Jenis Distribusi Syarat Hasil Perhitungan Keterangan 1 Normal Cs = 0; Cs = 1.3; Ck = 3 Ck = 2.6 Tidak Terpenuhi 2 Log Normal Cs = 3Cv; Cs = 0.045; Cv = 0.6 Cv = 0.08 Tidak Terpenuhi 3 Gumbel Cs ; Cs = 1.3; Ck 5,4002 Ck = 2.6 Tidak Terpenuhi 4 Pearson 3 Cs 0; Cs = 1.3; Mendekati

9 No Jenis Distribusi Syarat Hasil Perhitungan Keterangan Cv = 0.3 Cv = Log Pearson 3 Cs = 0; Cv = 0.3 Cs = 0.045; Cv = 0.08 Tidak Terpenuhi Dari hasil pada table diatas jenis distibusi yang sesuai dengan data hanyalah Pearson 3. Analisis kedua adalah Least Square dimana hasil yang terkecil dari perhitungan ini adalah distribusi yang diambil. Hasil perhitungan dengan metode least square dapat dilihat pada Tabel 8 berikut. Tabel 8. Perhitungan least square masing-masing distribusi No Weibull Data Normal Prediksi Distribusi Least Square ( X - X' ) 2 Log Log Pearson Gumbel Pearson Pearson Normal Pearson Tipe 3 Tipe 1 Tipe 3 Tipe 3 Tipe 3 Gumbel Tipe Diambil nilai least square paling kecil Pada hasil perhitungan least square diatas distibusi gumbel meiliki nilai terkecil (19.478), akan tetapi karena pada uji dispersi distribusi gumbel tidak terpenuhi kriterianya, maka diambil nilai least square terkecil kedua yaitu Pearson Tipe III (22.49). Uji Kecocokan Distribusi Uji kecocokan dilakukan dengan dua metode, yaitu chi square method dan uji smirnov kolmogov. 1. Uji Sebaran Chi Kuadrat (Chi Square Test) Chi-kuadrat yang dimaksudkan untuk menentukan apakah persamaan distribusi peluang yang telah dipilih dapat mewakili dari distribusi statistik sampel data yang dianalisis. Persaman pembagian kelas dan lain-lain untuk perhitungan adalah sebagai berikut. K = log n 4.7 DK = K-(P+1) 2.7 Ei = n/k 2.8 ΔX = (Xmaks Xmin) / G 1 57 Xawal = Xmin - ½ΔX 49 Syarat yang harus dipenuhi yaitu Xh² hitungan < Xh² Tabel (Soewarno, 1995). Perhitungan nilai Xh² disajikan pada Tabel 9 berikut: Tabel 9. Chi Square Distribution Sebaran Data Curah Hujan Distribusi Person III 413 No Probabilitas (%) Jumlah Data Oi Ei Oi-Ei (Oi-Ei) 2 /Ei Total Sehingga dapat dihitung besarnya faktor chi-square dengan hasil dibawah ini. n = 13 K = 5

10 Derajat Kebebasan (DK) = 2.7 DK = Derajat Signifikasi Alpha (%) = 5 (Xh²) Chi-Square Kritis (Xh²cr) = (Xh²) < (Xh²cr) Diterima Dari pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode chi square didapat bahwa (Xh²) = 6.79 sedangkan (Xh²kritis) = 7,815 (dengan tingkat kepercayaan α = 5%). Karena (Xh²) < (Xh²kritis) maka data dapat diterima. 2. Uji Sebaran Smirnov Kolmogorov Uji kecocokan Smirnov Kolmogorov (non parametric test), karena pengujian tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu dengan membandingkan kemungkinan (probability) untuk setiap variat, dari distribusi empiris dan teoritisnya, akan terdapat perbedaan (Γ) tertentu (Soewarno, 1995). Hasil pengujian diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar yang lebih besar dari 0,5 dan nilai Asymp Sig yang nilainya yang artinya data normal. Gambar 22. Pengujian normalitas smirnov-kolmogorov Intensitas Hujan Berdasarkan data dari distribusi Pearson Tipe III selanjutnya dihitung intensitas hujan untuk sepuluh jenis durasi hujan yaitu dan 1440 menit dengan persamaan Mononobe. Hasil perhitungan intensitas hujan dan kurva IDF dapat dilihat pada Error! Reference source not found. dan Gambar 23. Kurva IDF (Intensity-Duration Frequency) sebagai berikut. t Tabel 10. Intensitas Curah Hujan dengan Pearson 3 Kala Ulang (tahun) Menit

11 Intensitas (mm/jam) Simposium Nasional Sains Geoinformasi IV 2015: 450 IDF CURVE th 3 th 5 th 10 th 25 th 50 th 100 th 200 th Durasi Hujan (menit) Gambar 23. Kurva IDF (Intensity-Duration Frequency) Debit Puncak (Banjir) Tahapan terakhir dari analisis hidrologi adalah menghitung besar debit puncak berdasarkan intensitas hujan (I), koefisien limpasan (C), dan luas DAS (A) berdasarkan hasil perhitungan sebelumnya. Hasil perhitungan debit limpasan dengan Metode Rasional untuk intensitas hujan kala ulang 5 tahun dan durasi 45 menit dapat dilihat pada Tabel 11 berikut. Tabel 11. Debit puncak DAS Wosea Tahun 2007&2013 Tahun Intensitas Hujan (I) mm/jam Koef Aliran Permukaan (C) Luas DAS (km²) Q (m³/s) Hasil perhitungan menunjukkan bahwa perubahan penutup lahan dari hutan menjadi area terbuka selama kurun waktu 5 tahun telah meningkatkan besar debit puncak dari m³/s menjadi m³/s. KESIMPULAN Selama kurun waktu Sungai Wosea bertambah lebar pada beberapa bagian dengan luas Sungai Utama dari ha menjadi ha. Pada analisa tutupan lahan, dapat disimpulkan lahan terbuka bertambah dari ha menjadi ha dalam kurun waktu 5 tahun dan hutan berkurang selama kurun waktu tersebut dari 1574 ha menjadi 1547 ha. Koefisien limpasan naik dari 0.26 menjadi 0.27 selama kurun waktu sebagai akibat perubahan tutupan lahan. Selama kurun waktu 5 tahun ( ) debit banjir meningkat untuk intensitas hujan kala ulang 5 tahun dan durasi 45 menit dari m³/s menjadi m³/s. DAFTAR PUSTAKA Anonim (2004) SNI Rev. 2004: Tata Cara Perhitungan Debit Banjir, Badan Standarisasi Nasional. Arsyad, Sintanala, 2000, Konservasi Tanah dan Air, UPT Produksi Media Informasi Lembaga Sumberdaya Informasi IPB. Asdak, C. (1995). Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta. BPLHD Provinsi Jawa Barat, 2004, Laporan West Java Environment Management Program (WJEMP) Chow, V. T, dkk Applied Hydrology. Mc Graw - Hill International Dejawati, Ratna, 2003, Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan DAS Kaligarang Terhadap Banjir di Kota Semarang, Tesis Program Magister Teknik Pembangunan Kota, Universitas Diponegoro Semarang Joesron Loebis. (1992). Banjir Rencana Untuk Bangunan Air. Departemen Pekerjaan Umum. 415

12 Maryono, A & Santoso, Adi N., 2006, Metode Memanen dan Memanfaatkan Air Hujan untuk Penyediaan Air Bersih, Mencegah Banjir dan Kekeringan. Kantor Kementerian Lingkungan Hidup, Jakarta Soemarto, CD Hidrologi Teknik, Usaha Nasional, Surabaya. Soewarno, 1995, Hidrologi: Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data Jilid 1, Nova, Bandung Sofyan, Hendi Susilo, 2011, Studi Penanganan Genangan/Limpasan Saluran Drainase Jl. Ir. H.Juanda (Studi Kasus Ruas Terminal Dago-Simpang), Tesis: Program Magister Profesional Sumberdaya Air ITB, Bandung Sri Harto Br. (1993). Analisis Hidrologi. PT Gramedia, Jakarta. Suripin, Dr. Ir. M.Eng., Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan, Andi, Yogyakarta. Sudjarwadi. (1987). Teknik Sumber Daya Air. PAU Ilmu Teknik UGM, Yogyakarta. T. M. Lillesand, & R. W. Kiefer, Remote Sensing and Image Interpretation, 3rd ed. xvi pp. New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singapore: John Wiley & Sons. Untari, Adelia, Studi Pengaruh Perubahan Tata Guna Lahan Terhadap Debit di Das Citepus, Program Studi Teknik dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Zulfikar, Chaerul Mochammad, Evaluasi Sistem Pengelolaan Sampah Di Kecamatan Sukasari, Program Studi Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Bandung 416